# create by fanfan on 2020/3/27 0027
import keras
from keras.layers import Input,LSTM,Dense
from keras.models import Model

tweet_a = Input(shape=(280,256))
tweet_b = Input(shape=(280,256))

# 这一层可以输入一个矩阵，并返回一个 64 维的向量
shared_lstm = LSTM(64)

encode_a = shared_lstm(tweet_a)
encode_b = shared_lstm(tweet_b)

# 然后再连接两个向量：
merged_vector = keras.layers.concatenate([encode_a,encode_b],axis=-1)

# 再在上面添加一个逻辑回归层
predictions = Dense(1,activation='sigmoid')(merged_vector)

# 定义一个连接推特输入和预测的可训练的模型
model = Model(inputs=[tweet_a,tweet_b],outputs=predictions)
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])


